Testing the stress‐gradient hypothesis with aquatic detritivorous invertebrates: insights for biodiversity‐ecosystem functioning research
Notice bibliographique
Résumé
1. The stress-gradient hypothesis (SGH) states that environmental stress modulates species interactions, causing a shift from negative interactions to net positive interactions with increasing stress. 2. Potentially, this modulation of species interactions could in turn influence biodiversity-ecosystem function (B-EF) relationships along stress gradients. Although the SGH has been extensively discussed in plant community ecology in the past two decades, it has received little attention from animal ecologists. 3. To explore whether the SGH could be applied to animal communities, we conducted a litter decomposition experiment with aquatic detritivorous invertebrates in which we manipulated litter quality and measured species interactions along this resource quality gradient. Litter quality was manipulated by presenting detritivores with leaves of plant species varying in specific leaf area and decomposition rate in streams. 4. We found a switch from negative to neutral interactions with increasing resource quality stress, in line with the SGH. However, by re-examining other published results with aquatic detritivores from the perspective of the SGH, we found that a diversity of patterns seem to characterize detritivore interactions along stress gradients. 5. Although the basic pattern proposed by the SGH may not apply to animal systems in general, we show that aquatic detritivore interactions do change along stress gradients, which underlines the importance of incorporating environmental stressors more explicitly in B-EF research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».